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【启梦成电】祝峰:让人工智能成为“显微镜”
——记汤森路透全球高被引科学家、基础与前沿研究院祝峰教授
文:杨丽可 学生记者团 张元婧 图:逆光摄影 来源:新闻中心 时间:2017-03-03 10089

  “学生最先发短信告诉我这个好消息,几个QQ群都沸腾了!”祝峰教授谈起2015、2016年两次入选汤森路透全球高被引科学家名单,坦言第一次入选让他更难忘。

  “每个人都希望自己的工作得到承认,因为这个艰难的过程中总是有迷茫,怀疑自己的方向对不对。”而首次入选全球“高被引”榜单,让祝峰不仅确定了工作的价值,更惊喜地发现,自己在科学界有诸多“粉丝”追捧。

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  在基础与前沿研究院七楼的办公室里,祝峰讲述起自己的科研经历。他36岁开始读博,与比自己小十余岁的同学“同场竞技”,凭借勤奋努力,打下坚实的学术根基;他与“粒计算”结下“不解之缘”,从国内到新西兰,十余年清冷苦研,在人工智能中一展身手;他深谙学术智慧,沙中淘金,戏剧性地获得“高被引”论文的灵感……

  “记得在新西兰奥克兰大学时,我经常带着午饭到附近一家公园。”祝峰突然宕开来,讲到生活中的趣闻。他回忆起海鸟落在身边啄食饭粒,亲热地拍打着翅膀。祝峰就是这样一个“矛盾体”:他喜欢宽松惬意的氛围,也竭尽全力拼搏;他充分运用智慧“闯关”,但又总认为自己还不够,还不够。

化整为零:超前十余年,从“粒”的角度研究人工智能

  “长期从事人工智能研究,系统地建立了基于覆盖的粒计算理论。”祝峰的个人介绍中,寥寥数语却很有分量。从新颖的角度研究和推动人工智能,祝峰是如何做到的呢?

  “就像超市的货物管理一样,”祝峰用浅显的例子来类比“粒计算”,“人们按照各种标准将商场划分为若干块,以此来安排货架。”他说,这个“块”就是“粒”的概念。在茫茫大数据中进行粒计算,意义不同凡响。“面对数量级、复杂度高的数据,我们进行颗粒划分,把复杂问题抽象、划分,从而转化为若干较为简单的问题。”

  “基于覆盖”的理念在粒计算的研究中再起高峰。“原来的粒计算理论是比较粗糙的,是基于划分的,”祝峰说,“覆盖比划分更广泛,更具适用性。”他认为,信息的不确定性是常态。因此,信息粒应有交叉,相互覆盖,而不是完全独立的。

  当人工智能掌握“粒计算”,它就像显微镜一样,分析海量信息。这将对科学界和人类社会都会产生深远影响。然而,十余年前,祝峰研究的领域并不被看好。“谁也想不到现在人工智能会这么热,热到滚烫的地步。我在1998年开始做研究时,还是一片冷寂。”他笑着说。

  祝峰对人工智能研究的执着源于三位导师的“正能量”。1998年,他在西北工大师从何华灿教授。虽然当时人工智能处于低谷期,科学界弥漫着怀疑和悲观的情绪,但何教授初心不改,坚持研究。祝峰受恩师学术精神的影响,一头扎进人工智能的研究中。后来,他在美国、新西兰求学,导师王飞跃教授、Clark Thomborson教授都是格局宏大,具有非凡的前瞻眼光的科学家,他们也非常支持祝峰在人工智能中继续钻研。“十年窗下无人问”,而今终于迎来了厚积薄发的时刻。

沙中淘金:在普通刊物上发现灵感,成就“高被引”

  在发表全球高被引论文前,祝峰已被一个学术问题困扰了两年。“那个问题始终做不动,一直找不到解决方法。”尽管如此,祝峰没有忘记这个难题,试图找一个突破口。

  有一次,他在国内一份普通学术刊物上看到一篇文章,这让祝峰脑子里灵光一闪。“许多名校学子都只看国际前沿的英文期刊,而事实上,许多国内期刊仍有许多宝贝。”祝峰看到的这本普通大学的学报上的文章,让他认识到以前只是“一个弯没有拐过来”,稍微变一下思路,就是“柳暗花明”了。祝峰趁热打铁,深入研究,在覆盖理念下约简大数据大量冗余信息的新方法诞生了!

  经历这场漂亮的学术战役,祝峰对“学术牛人”和“学术素人”的文章有了一番别具特色的见解。他认为,许多学生对“牛人”认识有误区,他们只看“牛人”的文章和具有相当水平的文章,“到最后,除了崇拜牛人,获得的东西并不多。”

  “看论文的目的不是为了崇拜,而是要为我所用。”祝峰认为,一方面,牛人的文章有前瞻性,思想深刻,能给予人启发;另一方面,由于牛人训练有素,什么都做得很好,“不会留下多少东西给你”。在他的眼里,“学术素人”的文章却是“富矿”。“他们的文章水平不行,丢三落四,但偶尔冒一个闪光点。他自己不知道,却被你捡到了。”

  在寻找学术灵感时,祝峰就是这样“高低结合”地看着论文。“我看论文很快,也不去刻意地完全理解论文,读懂读不懂都无所谓,就是看有没有可用的。”就这样,他在沙里淘到了真金,解决了学术难题,成就“高被引”传奇。

“高龄”攻博:36岁,不甘平淡的人生爆发能量

  回顾学术生涯,祝峰认为36岁攻博是他人生的一个转折点。

  “我的许多同学都比我小十几岁,非常出色。我就读的西工大计算机专业也是非常强的。”祝峰说,“我第一次感到非常大的压力。”他当时觉得,壮志雄心已经成为奢侈,“能不能毕业都成了难事。”

  抱着“笨鸟先飞”的想法,祝峰开始读博。他发现“聪明人有聪明的好处,不聪明的人有不聪明的好处”。有些学术问题他理解不了,就一直放在脑子里,一遍又一遍地想。直到有一天发现了人们忽略的某些细微的问题。这样有压力的生活,也让祝峰始终保持着对学术的热爱。反复琢磨而未得,祝峰对学术之路却倍加珍惜。

  当祝峰到奥克兰大学学习时,他发现自己与国外文化的差异。其他人都觉得周末休息是天经地义的事情,而祝峰却觉得“哪有什么星期六、星期天,每一天都得认真干活。”他的心里有一个朴素的想法,自己毕竟出国时年纪偏大,将来回国,一定要比以前水平高,“才好意思”。

  拥有信念的人持久地研究着学术问题,力图更透彻,更深刻。祝峰打了一个比方,“就像爬珠穆朗玛峰,要登上8844米的巅峰。如果另外一个人爬100座山,每座100米。他能不能说自己爬得更高?不能吧。”在科研的道路上,更需要持久、系统地去工作。祝峰认为自己十余年坚持在“粒计算”方面深耕,既让前后工作成为相互联系、相互影响的体系,又让自己的学术能力不断攀爬新的高度。

学者心声:不辜负伟大的创新时代

  “我与电子科大还蛮有缘分的。”时隔多年,祝峰还记得那个极具意义的周末。他收到了电子科大的电邮,信中热情邀请他赴蓉工作。“我毫不犹豫地答应,来到这所电子信息领域的知名学府。”

  祝峰在电子科大继续着人工智能领域的工作。在他看来,人工智能的未来不可限量。一定要抓住机遇,在国家、学校提供的良好环境中作出有价值的工作,“不辜负伟大的创新时代”。

  “人工智能的研究速度让科学界都很惊叹。”祝峰举了AlphaGo的例子,“几年前,业界认为人工智能能达到围棋的业余三段就不错了,但现在来看它已经能战胜所有的人类棋手。”海量的数据、强大的计算力和先进的算法已大步推进了深度学习,人工智能的发展提速。

  祝峰希望能带出一个潜力无限的科研团队,“这里有许多的学生非常勤奋,很出色。”他想在较为前沿的方向,开发新的算法,形成新的技术,甚至直接可以用于社会。在这个过程中,他将以自己的经验和能力指导和影响年轻人,让他们发挥潜力。

  电子科大在机器人研究、深度学习和大数据等方面积累丰厚,发展蓬勃。祝峰也希望与学校老师加强联系,强强合作。


编辑:林坤  / 审核:罗莎  / 发布:一戈